[发明专利]一种数字孪生车间物料准时配送方法及系统

权利要求书

1.一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，车间物流系统虚拟模型构建，用于构建工艺模型、地图模型、人员模型、任务模型和移动设备模型；

步骤2，工艺完成时间预测，首先以单个工人操作完成时间为变量，建立操作节点完成时间预测模型；然后以操作节点完成时间预测模型为基础进行操作节点完成时间的预测；进一步，对工步、工序和工艺的完成时间进行预测；

步骤3，进行无碰路径规划，物料配送需要同时对有轨的AGV自动导引车和无轨的辅助设备进行路径规划，以时间窗模型为基础，建立多模型通信机制，实现混合环境下时间可控的无碰路径规划；

步骤4，物料准时配送任务下发，包括进行任务队列生成、路径时间评估、任务下发机制和准时度评价，实现物料配送任务的准时下发；

步骤5，数字孪生车间物料准时配送，包括模型管理、工艺完成时间预测、无碰路径规划、准时配送任务下发和基础数据管理，能够实现物料的准时配送。

2.根据权利要求1所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤1的工艺模型构建，分为操作节点建模、工步建模、工序建模和工艺建模；所述操作节点建模包括节点名称、执行要素、工时信息、约束条件、下一节点属性；并完成工步、工序和工艺模型的构建，使总装工艺层次化组织，从而明确相互之间的约束关系；所述工艺模型中的动态属性与孪生车间的孪生数据中心进行通信，实时交互，确保实时性。

3.根据权利要求1所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤1的地图模型构建，包括构建栅格模型、拓扑图模型、数据模型、行为模型和规则模型；其中栅格模型和拓扑图模型由数字孪生车间的实时三维模型演化而来，确保了模型的准确性和实时性；数据模型用于存储地图相关的数据，行为模型明确地图中各个要素的行为规律和特性参数，规则模型中添加模型要素的约束规则。

4.根据权利要求1所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤1的人员模型构建，包括数据模型、行为模型和规则模型；数据模型；包括人员的基本信息、工作职责、历史数据和在岗状态信息；行为模型明确人员的行为，包括上岗、下岗、工作和空闲状态；规则模型包括人员的权限范围和约束条件。

5.根据权利要求1所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤1的任务模型构建，包括任务类型、任务状态、优先级、任务信息、约束条件属性，为任务生成和任务下发提供支持。

6.根据权利要求1所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤1的移动设备模型构建，包括数据模型、行为模型、几何模型和规则模型的构建，数据模型主要包括设备的基础信息、任务状况、动力学参数和历史信息数据；行为模型明确设备的行为，包括工作、等待、空闲、充电和维修状态；几何模型包括设备的位置、形状和几何参数信息；规则模型指定了设备的运载范围、调度原则和维护规则约束条件。

7.根据权利要求1所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤2的建立单个工人操作节点完成时间预测模型包括以下几个步骤：

A、数据采集，由车间的孪生数据中心提取单个工人近期操作节点完成时间，从而形成原始数据序列；

B、数据预处理，进行数据规范化，将数据按一定比例进行缩放，使其落入一个预定区间；

C、预测模型构建，通过操作节点完成时间数据序列，构建出能够对下一操作节点完成时间进行预测的模型；

D、模型检验，用于对构建出的模型的准确度进行校验，保证模型的准确性，若不满足精度要求，则对模型进行修正，直至满足要求。

8.根据权利要求7所述的一种数字孪生车间物料准时配送方法，其特征在于，所述步骤C的预测模型包括灰色理论模型。